RL Collision Avoidance offre une pipeline complète pour développer, former et déployer des politiques d’évitement de collision multi-robots. Il propose une série de scénarios de simulation compatibles Gym où les agents apprennent une navigation sans collision à l’aide d’algorithmes d'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres de l’environnement, exploiter l’accélération GPU pour un entraînement plus rapide et exporter les politiques apprises. Le cadre intègre également ROS pour des tests sur le terrain, supporte des modèles pré-entraînés pour une évaluation immédiate et propose des outils pour visualiser les trajectoires des agents et les métriques de performance.

Une coupe de football AI dans un environnement Java JADE est une démonstration open-source qui exploite le framework Java Agent DEvelopment (JADE) pour simuler un tournoi de football complet. Elle modélise chaque joueur comme un agent autonome avec des comportements de déplacement, contrôle du ballon, passes et tirs, coordonnés via la transmission de messages pour exécuter des stratégies. Le simulateur inclut des agents arbitres et entraîneurs, applique les règles du jeu et gère les brackets du tournoi. Les développeurs peuvent étendre la prise de décision avec des règles personnalisées ou intégrer des modules d'apprentissage automatique. Cet environnement illustre la communication multi-agent, le travail d'équipe et la planification stratégique dynamique dans un scénario sportif en temps réel.

L'environnement Beer Game fournit une simulation en temps discret d'une chaîne d'approvisionnement en bière à quatre étapes — détaillant, grossiste, distributeur, fabricant — avec une interface OpenAI Gym. Les agents reçoivent des observations incluant le stock en main, le stock en pipeline et les commandes entrantes, puis produisent des quantités de commande. L'environnement calcule les coûts par étape pour la détention d'inventaire et les retards, et supporte des distributions de demande et des délais de livraison personnalisables. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines3, permettant aux chercheurs et éducateurs de benchmarker et former des algorithmes sur des tâches d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.